Platform guardas para Real-time Customer Profile

Real-time Customer Profile proporciona perfiles individuales que le permiten ofrecer experiencias personalizadas entre canales basadas en perspectivas de comportamiento y atributos del cliente. Para lograr este objetivo, Profile y el motor de segmentación dentro de Adobe Experience Platform utilizan un modelo de datos híbridos altamente desnormalizado que oferta un nuevo enfoque para desarrollar perfiles de clientes. El uso de este modelo de datos híbridos hace extremadamente importante que los datos que se recopilan se modelen correctamente. Aunque el almacén de datos Profile que mantiene los datos de perfil no es un almacén relacional, Profile permite la integración con entidades de dimensión pequeñas para crear segmentos de forma simplificada e intuitiva. Esta integración se conoce como segmentación multientidad.

Adobe Experience Platform proporciona una serie de protecciones que le ayudan a evitar la creación de modelos de datos que Real-time Customer Profile no son compatibles. Este documento describe las prácticas recomendadas y las restricciones al utilizar entidades de dimensión, específicamente en la segmentación por lotes.

Primeros pasos

Se recomienda leer la siguiente documentación de servicios de Experience Platform antes de intentar crear modelos de datos para utilizarlos en Real-time Customer Profile. Trabajar con modelos de datos y las barreras descritas en este documento requiere comprender los diversos servicios de Experience Platform que intervienen en la gestión de Real-time Customer Profile las entidades:

• Real-time Customer Profile:: Proporciona un perfil de consumo unificado y en tiempo real basado en datos agregados de varias fuentes.
• Adobe Experience Platform Identity Service: Admite la creación de una "vista única del cliente" mediante el enlace de identidades de fuentes de datos dispares a medida que se van ingeriendo en Platform.
• Experience Data Model (XDM):: El marco estandarizado por el cual Platform organiza los datos de experiencia del cliente.
  • Conceptos básicos de la composiciónde esquemas: Introducción a los esquemas y a los modelos de datos en Experience Platform.
• Serviciode segmentación de Adobe Experience Platform: Motor de segmentación dentro del Platform que se utiliza para crear segmentos de audiencia a partir de los perfiles del cliente en función de los comportamientos y atributos del cliente.
  • Segmentaciónmultientidad: Una guía para crear segmentos que integren entidades de dimensión con datos de perfil.

Tipos de entidades

El modelo Profile de datos de almacenamiento consta de dos tipos de entidades principales:

• Entidad principal: Una entidad principal, o entidad perfil, combina los datos para formar una "única fuente de verdad" para un individuo. Estos datos unificados se representan usando lo que se conoce como "vista de unión". Una vista de unión agrega los campos de todos los esquemas que implementan la misma clase en un único esquema de unión. El esquema de unión para Real-time Customer Profile es un modelo de datos híbridos desnormalizado que actúa como contenedor para todos los eventos de comportamiento y atributos de perfil.

  Los atributos independientes del tiempo, también conocidos como "datos de registro", se modelan usando XDM Individual Profile, mientras que los datos de series temporales, también conocidos como "datos de evento", se modelan usando XDM ExperienceEvent. A medida que los datos de registros y series temporales se ingieren en Adobe Experience Platform, se activa Real-time Customer Profile el inicio de la ingesta de datos que se han habilitado para su uso. Cuanto más interacciones y detalles se ingieran, más robustos se volverán los perfiles individuales.

  

• Entidad Dimension: Su organización también puede definir clases XDM para describir otras cosas que no son personas, como tiendas, productos o propiedades. Estos esquemas noXDM Individual Profile se conocen como "entidades de dimensión" y no contienen datos de series temporales. Las entidades Dimension proporcionan datos de búsqueda que ayudan y simplifican las definiciones de segmentos de varias entidades y deben ser lo suficientemente pequeñas como para que el motor de segmentación pueda cargar todo el conjunto de datos en la memoria para un procesamiento óptimo (búsqueda rápida de puntos).

  

Tipos de límite

Al definir el modelo de datos, se recomienda permanecer dentro de los márgenes de seguridad proporcionados para garantizar un rendimiento adecuado y evitar errores en el sistema. Las barandillas previstas en este documento incluyen dos tipos de límite:

• Límite suave: Un límite suave proporciona un máximo recomendado para un rendimiento óptimo del sistema. Es posible ir más allá de un límite suave sin romper el sistema ni recibir mensajes de error, aunque ir más allá de un límite suave provocará una degradación del rendimiento. Se recomienda mantenerse dentro del límite suave para evitar disminuciones en el rendimiento general.

• Límite duro: Un límite máximo absoluto para el sistema. Si se supera un límite máximo, se producirán errores y roturas, lo que impedirá que el sistema funcione según lo previsto.

Guardias del modelo de datos

Al crear un modelo de datos para utilizarlo con Real-time Customer Profile, se recomienda seguir las siguientes instrucciones.

Guardias de entidad principal

Garantías de entidad Dimension

Guardias de tamaño de datos

Las siguientes barreras hacen referencia al tamaño de los datos y se recomiendan para garantizar que los datos se puedan ingerir, almacenar y consultar según lo previsto.

Guardias de entidad principal

Garantías de entidad Dimension